JMIR J医疗互联网服务 医学互联网研究杂志 1438 - 8871 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v24i8e34858 35969435 10.2196/34858 原始论文 原始论文 医生对秘鲁未来使用国家死亡信息系统的预测:横断面研究 Kukafka 丽塔 Nagavally Sneha Velayati Farnia 光明 Vargas-Herrera 哈维尔 博士学位 1
预防医学和公共卫生部门 圣马科斯国立大学 Av德国阿米扎加375 利马,15081 秘鲁 51 945029342 jvargash@unmsm.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-1910-602X
美尼斯 乔凡尼 博士学位 1 https://orcid.org/0000-0003-1677-3457 Cortez-Escalante 胡安 博士学位 2 https://orcid.org/0000-0002-2382-2213
预防医学和公共卫生部门 圣马科斯国立大学 秘鲁首都利马 秘鲁 泛美卫生组织 巴西利亚 巴西 通讯作者:Javier Vargas-Herrera jvargash@unmsm.edu.pe 8 2022 15 8 2022 24 8 e34858 10 11 2021 5 12 2021 27 4 2022 30. 5 2022 ©Javier Vargas-Herrera, Giovanni Meneses, Juan Cortez-Escalante。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 15.08.2022。 2022

这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息,//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。

背景

秘鲁实施了一种名为“国家死亡信息系统”的计算机应用程序,使医生可以准备电子格式的死亡证明,并在网上提供相关信息。2018年,秘鲁估计死亡人数中只有一半是通过SINADEF认证的。当以书面形式证明死亡时,输入死亡率数据库的概率就会降低。从用户的角度,了解能够影响SINADEF成功实施的因素是很重要的。SINADEF只有在知道医生是否认为它有用且易于操作时才能成功实施。

客观的

本研究的目的是确定医生的看法和其他因素作为他们使用SINADEF证明死亡的行为意图的预测因素。

方法

本研究采用观察性、横断面设计。向在秘鲁工作的医生提供了一项调查,他们从2019年11月开始使用SINADEF证明死亡,为期12个月。采用技术接受模型进行问卷调查。这些问题测量了主观规范、形象、工作相关性、输出质量、结果可证明性、感知有用性、感知易用性和行为使用意图的维度。在分析中使用卡方和逻辑回归检验,并选择95%的置信水平来支持显著关联。

结果

在这项研究中,272名医生参与了调查;男性184例(67.6%),平均年龄45.3岁(SD 10.1岁)。年龄范围为24 - 73岁。在双变量分析中,使用SINADEF的意图被发现与(1)感知有用性相关,表示为“使用SINADEF可以避免伪造死亡证明”( P<.001),“使用SINADEF降低了错误的风险”( P<.001),并且“使用SINADEF可以在更短的时间内填写证书”( P<措施);(2)感知的易用性,表示为“我认为SINADEF易于使用”( P<措施)。在logistic回归中,感知有用性(优势比[OR] 8.5, 95% CI 2.2-32.3; P=.002),感知易用性(OR 10.1, 95% CI 2.4-41.8; P=.001),以及在填写死亡证明方面的培训(OR 8.3, 95% CI 1.6-42.8; P=.01)是使用SINADEF的行为意图的预测因子。

结论

使用SINADEF的行为意图与认为它是一个易于使用的系统,相信它可以提高医生在执行手头任务时的表现,以及在填写死亡证明方面的培训有关。

死亡证明 卫生信息系统 死亡率 关键统计数据 技术接受模型 模型 接受模型 证书 信息系统 医生 预测 横断面研究 分析 死亡
简介

医疗死亡证明书是有关人口死亡原因的主要资料来源[ 1].世界各地的各种研究报告显示,有医疗死亡证明的死亡的覆盖率很低[ 2 3.],而那些有死因证明的死亡个案的质量并不理想[ 4 5].2016年,秘鲁有死因医疗证明的死亡覆盖率为56% [ 6]以《国际疾病分类》中被列为“垃圾代码”的死因代码所占的比例衡量,其质量在全球名列前茅[ 7].2017年,一款名为“国家死亡信息系统”(SINADEF)的计算机应用程序[ 8在秘鲁实施,医生们用它在网上准备死亡证明。该系统是国家统计和信息学研究所、国家身份和民事地位登记处以及卫生部协调工作的结果,得到了彭博社“卫生数据”倡议的支持。在实施SINADEF之前,医生在纸质表格上进行死亡证明,这些表格被输入安装在装有当地数据库的计算机上的计算机应用程序,然后通过电子邮件发送到区域和国家一级。除了缺乏数据可用性之外,这个系统还有许多其他问题:它不能通过查询数据库来核实死者的身份,它不能确定死者死亡的医院,它不能明确地确定死亡发生的地区,而且医生写的死因往往难以辨认。

有了SINADEF,医生可以在线证明死亡,验证死者的身份和死亡发生的医院,查询在线数据库,并更准确地记录死亡地点。此外,医生笔迹不清晰的问题也消失了,这在死亡原因的登记中是非常重要的。从电子政府的角度来看,信息通信技术(ICT)可以促进为公民提供的服务。它使各级政府卫生部门能够及时监测死亡指标,并改进预防和控制行动,就像现在监测COVID-19大流行一样。同样,它使其他国家机构在公共政策管理过程中更有效。这些方面证明有理由采取最大的预防措施,以保证其成功执行。

一篇论文[ 6],报告了实施SINADEF的第一批结果,结果显示,2018年7月,使用该系统仅对估计死亡人数的一半进行了认证,并确定了可能限制实现充分覆盖和提高死亡原因登记质量的一些差距和障碍。其中之一是医生证明死亡的方式[ 6].当医生在纸质表格上证明死亡时,数据可能不会进入系统。纸质表格可由死者亲属保管,或放在医院办公室的抽屉里、殡葬机构、民事登记处等处。2018年7月,估计死亡人数中有一半没有列入SINADEF。在秘鲁进行的一些关于死亡登记程序地图的研究表明,以纸质形式登记的死亡人数不太可能进入死亡率数据库[ 9],它强调了确定与医生有关的因素的重要性,从而改善了SINADEF在证明死亡方面的使用。此外,SINADEF在记录秘鲁COVID-19大流行期间发生的超额死亡率方面发挥了重要作用。多项研究[ 10- 12)使用SINADEF警告说,从秘鲁COVID-19的第一波传播开始,使用SINADEF的医生将COVID-19的死亡归因于流行病学监测系统未报告的死亡,两者之间存在显著差异。此外,他们一致指出,国家死亡登记中心提供的数据质量非常重要,需要加强整个死亡登记程序,以便有助于控制突发卫生事件。最近利用SINADEF进行的研究报告称,2020年各种原因造成的额外死亡人数超过10万人,由于负责流行病学监测、生命事件记录和诊断的人员之间采取了协调行动,因此获得了更现实的数字[ 13].然而,他们没有注意到,相当大比例的死亡,特别是发生在社区的死亡,没有通过全国妇女和社会发展联合会报告;因此,评估可能限制其实际使用的因素是很重要的。

从直观上看,由纸质格式支持的信息生产过程,如果被电子注册表所取代,就像SINADEF的情况一样,将立即产生明显的改进,例如减少由于数据转录造成的错误。然而,在卫生服务领域实施信通技术项目方面也有不好的经验,这些项目理论上非常稳健,可能是因为在设计应用程序时没有考虑到用户体验[ 14].因此,有必要知道未来使用一项技术的决定因素。

卫生领域的所有创新都需要受到创新所涉进程影响的人民的积极参与。为了扩大在线死亡认证的使用,了解医生对该系统的看法是很重要的。与系统本身相关的一些障碍是对互联网连接的依赖,医院中计算机和打印机的可用性有限,以及技术支持和应用程序维护方面的失败。尽管它们的优点包括即使在移动设备上也可以使用,但医生可能不愿意使用它们。为了了解用户接受或使用新技术的原因,有人提出了一种被称为技术接受模型(TAM)的技术使用预测评估方法,该方法已在不同的环境和研究中得到测试和验证[ 15 16].TAM已被用于卫生领域信通技术的评估和实施[ 17- 20.].TAM基于用户感知。如果人们相信一项信息和通信技术应用有助于他们更好地完成工作(“感知有用性”),同时不需要额外的努力(“感知易于使用”),他们最终会采用这项技术[ 15].

拉希米等[ 21]对1999年至2017年发表的134项研究进行了系统回顾,这些研究在最初引入ICT后,使用TAM来评估ICT在卫生领域的应用。ICT研究的领域包括一般信息技术、健康信息系统、电子健康记录或电子医疗记录、电子处方系统(电子处方)、袖珍电脑、远程医疗、移动医疗和个人健康记录。在线死亡医疗证明系统可以被认为是电子病历的组成部分,但在本综述中,没有研究专门评估像SINADEF这样的信息系统。所评估的研究广泛分布在世界各地,但在拉丁美洲很少,在秘鲁也没有报道。主要发现是TAM的应用具有相当的异质性。大多数研究使用了原始TAM的扩展,这表明在卫生领域没有最佳的TAM版本。霍尔顿和卡什[ 16]也对TAM进行了回顾,并强调了开发“模型的左侧部分”的重要性,即具有特定的、情境化的和可操作的结构的决定因素。

在秘鲁,我们没有发现以前的研究描述了使用TAM评估卫生领域的信通技术;只有一项研究评估了手机银行服务的预期用途[ 22].我们的研究旨在确定医生对SINADEF的有用性和易用性以及其他因素的看法,如使用SINADEF的行为意图的预测因素,将预测变量与使用SINADEF来证明死亡的具体主张结合起来。

方法 设计

进行了一项观察性横断面研究,其中包括对使用国家死亡计算机系统(SINADEF)出具死亡证明的医生进行调查。研究人群由在秘鲁拥有专业实践的医生组成,截至2017年,他们有机会通过SINADEF在线进行至少一次死亡认证过程。

招聘

2019年11月24日至2020年11月18日,向截至2017年12月31日注册为SINADEF用户的26185名医生发送了电子表格。其中,505名医生打开了电子表格,424名医生同意参与研究;111名医生被排除在外,因为他们报告说他们没有使用SINADEF的经验,41名医生被排除在外,因为他们对使用SINADEF证明死亡的同意程度的回答相互矛盾。因此,样本包括272名医生。

TAM 问卷调查

问卷中的问题基于TAM。TAM提出,个人的行为取决于他们的信念和主观规范,对新技术的使用尤其取决于两个变量:技术的感知易用性和感知有用性。反过来,这两个变量将直接影响个人对实际使用技术的态度[ 15].简单地说,如果一个人相信一项技术易于使用,同时,它对它必须完成的工作是有用的,他或她将有一个有利的态度来有效地使用这项技术。在本研究中,Venkatesh和Davis提出的TAM2模型[ 23],其中包含了以下变量:主观规范、形象、工作相关性、输出质量和结果可证明性。所使用的测量尺度是基于Venkatesh和Davis最初的建议[ 23]根据霍尔顿和卡什的建议,对信息技术进行总体评价,但要适应其在秘鲁死亡医学证明中的使用情况[ 16通过使用信念归纳法使模型特别适应健康环境。在信念命题中,参考了秘鲁卫生部的管理规定或SINADEF的使用与使用纸质表格的传统方式的比较。下列操作定义用于所使用模型中提出的每个解释变量( 文本框1).

此外,模型的外部变量也包括了可以解释或干预意图使用医生技术的态度或行为的变量,如年龄、性别、医学专业、工作场所、服务时间以及填写死亡证明方面的培训。

所使用的技术接受模型的操作定义。

主观规范:个人对社会压力的主观感知,包括相关人群对采用国家死亡信息系统(SINADEF)使用行为的信念的感知,通过他们对以下命题的李克特量表的同意或不同意:

“我必须使用SINADEF来证明死亡,因为它已经建立了这种方式。”

“如果我不使用SINADEF来证明死亡,我所在医院的当局和卫生部可能会制裁我。”

“我必须使用SINADEF,因为每个人都已经用它来证明死亡。”

图片:指使用SINADEF产生的用户自我感知、视觉或心理表征。这是通过他们对以下命题的同意或不同意的李克特量表来衡量的:

“我对信息和通信技术很熟悉。”

“我认为自己是一个愿意改变的人。”

“我有很好的适应能力。”

工作关系:指用户感知到SINADEF对于工作任务的执行很重要。这是通过他们对以下命题的同意或不同意的李克特量表来衡量的:

“当实施SINADEF时,将更及时地知道人口死亡的原因。”

“SINADEF的使用将有助于卫生组织的主管或经理做出决定。”

如果合并SINADEF,可以迅速查阅死者资料。”

输出质量:指SINADEF用户对所提供的技术质量报告的真实或感知归属。这是通过他们对以下命题的同意或不同意的李克特量表来衡量的:

“SINADEF的死亡证明比纸质格式的质量更高。”

感知有用性:指个人认为使用SINADEF可以提高工作表现。这是通过他们对以下命题的同意或不同意的李克特量表来衡量的:

“使用SINADEF可以避免伪造死亡证明。”

“使用SINADEF可以降低死亡证明出错的风险。”

“使用SINADEF可以让我在比纸质形式更短的时间内制作一份死亡证明。”

可感知的易用性:指个体通过对以下命题的李克特量表的同意或不同意的意见,认为使用SINADEF不需要努力:

“我认为SINADEF很容易使用。”

“使用SINADEF很容易获得密码。”

“当你忘记或被屏蔽时,SINADEF密码很容易恢复。”

“当你需要的时候,从SINADEF获得技术支持很容易。”

使用行为意图:指个人通过对以下命题的李克特量表的同意或不同意意见,努力使用SINADEF来证明死亡的动机或意愿:

“当我需要证明死亡时,我会使用SINADEF。”

“在任何情况下,如果我需要证明死亡,我都不会使用SINADEF。”

结果论证可能性:认为SINADEF允许你通过他们对以下命题的李克特量表的同意或不同意的意见来证明结果:

“我可以很容易地用SINADEF传达我的经验结果。”

“对我来说,使用SINADEF的效果是显而易见的。”

仪器的验证

拟议文书的内容已通过专家判断程序加以验证[ 24].六位专家研究人员被挑选出来,其中两位是测量和评价专家。评委对TAM变量命题的赞同度为84.9%,κ指数为0.7304。所有κ指数小于0.6的元素都被移除并替换。对κ指数为0.6571的项目进行了审查,并根据评委的建议对其公式进行了解释或修改。采用Cronbach α系数对纳入研究的8个变量的20项测量量表的信度进行评估。Cronbach α系数的值为。874。

统计分析 概述

通过电子表格收集的数据使用SPSS统计软件包(IBM Corp)进行分析。对变量进行描述,给出年龄、工作年限等定量变量的算术平均值和标准差,性别、工作场所、医学专业等定性变量的频次表。在自变量如感知有用性或感知易用性与因变量行为使用意图之间进行双变量分析。随后,采用二元逻辑回归和Wald似然比逐级步骤法进行多变量分析,评估包括描述变量和解释变量为自变量的模型,使用因变量行为意图。为了进行双变量分析和二元逻辑回归分析,对每个变量在李克特量表上的命题的回答被转换为2个选项:“同意”和“不同意”。在初始模型中,所有在双变量分析中发现与使用行为意图相关的TAM变量都被视为独立变量或预测变量。此外,将性别、年龄、主要工作中心、死亡证明填写培训等变量输入模型。按照TAM2模型,变量主观规范、形象、工作相关性、输出质量、结果可证明性和感知易用性与感知有用性交叉。在后续步骤中,剔除Wald值小于1且统计学显著性小于0.05的变量。

权力

在双变量分析中,采用卡方检验来确定变量之间是否存在关联,选择置信水平为95%,统计学显著性水平(α)等于或小于0.05,幂为80% (1- β)等于或小于.20。为了确定与行为意图相关的变量,用于多变量分析,使用具有似然比的连续步骤的Wald逻辑回归(逆向)方法。选择置信水平为95%,显著性水平(α)等于或小于0.05。

伦理批准

研究方案和参与者签署的知情同意书由圣马科斯大学医学院研究伦理委员会批准(#19-0027)。

结果 样本

在这项研究中,研究了272名自2017年以来使用SINADEF的医生。男性居多(184/272,67.6%)。平均年龄45.3岁(SD 10.1岁)。最小年龄24岁,最大年龄73岁。调查对象以40 ~ 49岁年龄组居多(100/272,36.8%)。在24 - 30岁的年轻医生中,女性占主导地位(10/17,58.8%),而在其他年龄组中,男性医生占主导地位。

研究人群描述

该研究中最常见的参与者是全科医生(70/ 272,25.7%)、儿科医生或新生儿医生(30/ 272,11%)、内科医生(25/ 272,9.2%)和妇产科医生(15/ 272,5.5%)。法医占参与者的4.4%(12/272)。这项研究包括秘鲁所有拥有医学院的大学的毕业生。约5.1%(14/272)的参与者在国外学习。大多数研究参与者主要在医院工作,其次是在私人诊所和健康中心工作的人。大多数参与者(221/ 272,81.3%)工作10年或以上。大约71%(193/272)表示,他们接受过填写死亡证明方面的某种类型的培训,其中大多数是通过在同一家医院举行的会议、通过卫生服务网络或通过多种培训方式的结合进行的(见 表1).

图1显示了根据受访者的一致程度分类的看法,那些一致程度最高的人被认为是乐于改变的人,他们认为系统的有用性可以快速查询有关死者的信息,以及适应创新方法的能力。那些意见不一致的人表示,他们更容易获得密码或技术支持,不使用密码或技术支持可能会受到制裁。

描述被研究人群(N=272)的主要特征。

特征 值,n (%)
男性 184 (67.6)
88 (32.4)
年龄组别(年)
能力 17 (6.3)
- 39 60 (22.1)
40至49 100 (36.8)
50-59 70 (25.7)
> 59 25 (9.2)
主要工作
医院 190 (69.9)
健康中心/后 32 (11.8)
私人诊所/医生办公室 29 (1.7)
医学法律部门 16 (5.9)
其他 5 (1.8)
医疗工作年限
小于10 51 (18.8)
10 - 19 99 (36.4)
为20 - 29 83 (3.5)
29岁以上 39 (14.3)
死亡证明填写培训
是的 193 (71)
没有 79 (29)
培训方式(n=193)
在健康中心或通过健康服务网络召开的会议 58 (3.1)
本科期间 28日(14.5)
研究生期间 20 (1.4)
虚拟课程 14 (7.3)
合并(以上一项以上) 73 (37.8)

医生对使用国家死亡信息系统的看法的一致程度(%)。卫生部;国家死亡信息系统。

双变量分析

医生的知觉被发现与使用行为意图相关( P<.05)为感知有用性,如“使用SINADEF可以避免伪造死亡证明”、“使用SINADEF可以降低错误风险”和“使用SINADEF可以在更短的时间内填写证书”,以及感知易用性,如“我认为SINADEF易于使用”,以及其他与形象、工作相关性、输出质量和结果可证明性相关的感知。作为主观规范,没有发现命题与使用行为意图相关(见 表2).年龄、性别、职业特征或填写死亡证明的培训与使用行为意图之间也没有显著的联系。

行为意图根据被调查者的感知来使用。

使用的行为意图 同意(n = 256) 不同意(n = 16) P价值一个
同意,n (%) 不同意,n (%) 同意,n (%) 不同意,n (%)
感知有用性
使用SINADEFb避免伪造死亡证明 220 (97.3) 36 (78.3) 6 (2.7) 10 (21.7) <措施
使用SINADEF可以降低死亡证明出错的风险 221 (97.8) 35 (76.1) 5 (2.2) 11 (23.9) <措施
使用SINADEF可以让我在比纸质格式更短的时间内生成死亡证明 207 (97.6) 49 (81.7) 5 (2.4) 11 (18.3) <措施
感知的易用性
我认为SINADEF很容易使用。 236 (97.1) 20 (68.9) 7 (2.9) 9 (31) <措施
使用SINADEF很容易获得密码。 148 (96.1) 108 (91.5) 6 (3.9) 10 (8.5)
当你需要技术支持时,SINADEF很容易提供技术支持 93 (95.9) 163 (93.1) 4 (4.1) 12 (6.9) 36
当你忘记它或它被阻止时,很容易恢复SINADEF密码 129 (95.6) 127 (92.7) 6 (4.4) 10 (7.3) 二十五分
主观规范
我必须使用SINADEF来证明死亡因为它已经这样建立了 208 (94.5) 48 (92.3) 12 (5.5) 4 (7.7) 54
如果我不使用SINADEF来证明死亡,我所在医院的当局和卫生部可能会制裁我 81 (93.1) 175 (94.6) 6 (6.9) 10 (5.4)
我必须使用SINADEF,因为每个人都已经使用它来证明死亡 195 (95.6) 61 (89.7) 9 (4.4) 7 (10.3) 07
图像
我对信息和通信技术很熟悉 233 (95.5) 23日(82.1) 11 (4.5) 5 (17.9) 04
我认为自己是一个乐于改变的人 254 (94.8) 2 (50) 14 (5.2) 2 (50) 02c
我有很好的适应能力 245 (94.6) 11 (84.6) 14 (5.4) 2 (15.4) .14点
工作的相关性
在实施SINADEF时,将更及时地了解人口的死亡原因 237 (95.9) 19 (76) 10 (4.1) 6 (24) <措施
SINADEF的使用将有助于卫生组织的主管或管理人员作出决定 203 (96.7) 53 (85.5) 7 (3.3) 9 (14.5) 措施
如果合并SINADEF,就可以快速查阅死者资料 250 (96.2) 6 (50) 10 (3.8) 6 (50) <措施
输出质量
SINADEF的死亡证明比纸质格式的质量更高 224 (87.5) 7 (43.8) 32 (12.5) 9 (56.3) <措施
结果论证可能性
我可以使用SINADEF轻松地交流我的经验结果 224 (87.5) 7 (43.8) 32 (12.5) 9 (56.3) <措施
对我来说,使用SINADEF的结果将是可见的 217 (84.8) 7 (43.8) 39 (15.2) 9 (56.3) <措施

一个进行卡方检验。

b国家死亡信息系统。

c进行Fisher精确检验。

多变量分析

我们测试了三个以感知有用性为因变量的模型,对应于评估感知有用性的3个感知:(1)SINADEF避免了死亡证明伪造,(2)SINADEF减少了错误的可能性,(3)SINADEF比填写纸质表格更快。我们使用TAM2模型中提出的变量的感知作为感知有用性预测因素:主观规范、形象、工作相关性、输出质量和结果可证明性。第一个模型的正确分类案例的总百分比为84.2%,并发现主观规范、形象、工作相关性和结果可证明性作为预测因素与感知有用性显著相关,但没有发现感知易用性作为变量与感知有用性显著相关。第二个模型的正确分类案例的全球百分比为88.2%,并发现感知易用性、主观规范、形象和工作相关性是感知有用性的预测因素。第三个模型的全球正确分类案例比例为82.7%,除了感知易用性外,仅发现工作相关性和结果可证明性是感知有用性预测因素。选择第二个模型是因为它显示了最高的预测百分比,并包括TAM2模型中提出的5个变量中的3个作为感知有用性的重要预测因素。第二个模型是基于这样一种看法,即SINADEF在制作死亡证明时减少了错误的可能性,将其作为感知有用性的指标。研究发现,它们与感知有用性显著相关:主观规范,例如相信应该使用SINADEF,因为每个人都已经使用它来证明死亡(优势比[OR] 2.407, 95% CI 1.008-5.75; P= .048);图像,对ICT的舒适感(OR 5.363, 95% CI 1.886-15.255; P= .002);工作相关性,例如认为使用SINADEF将有助于卫生主任做出决定(OR 4.49, 95% CI 1.978-10.2; P<措施);感知易用性,即认为SINADEF易于使用(OR 18.95, 95% CI 6.634-54.156; P<措施)。该模型达到了88.2%的预测能力(见 表3).

最终模型发现以下与使用行为意图在统计上相关的预测因素:感知有用性,由SINADEF降低死亡证明错误风险的信念衡量(OR 8.515, 95% CI 2.242-32.3; P=.002)和感知的易用性,因为相信SINADEF易于使用(OR 10.116, 95% CI 2.443-41.883; P=措施)。该模型还包括死亡证明填写的变量训练,这是TAM2模型的外部变量,但具有非常重要的贡献(OR 8.324, 95% CI 1.615- 428.95; P= . 01)。最终模型达到了95.6%的预测能力(见 表4而且 图2).

知觉有用性预测因子的逻辑回归。

预测 β 优势比(95% CI) P价值
主观规范:我必须使用SINADEF一个因为每个人都用它来证明死亡 .879 2.407 (1.008 - -5.75) .048
图片:我对信息和通信技术很熟悉 1.502 5.363 (1.886 - -10.2) .002
工作相关性:使用SINADEF将有助于卫生组织的主管或经理做出更好的决策 1.045 4.491 (1.978- 5.931) <措施
易于使用:我认为SINADEF易于使用 2.942 18.955 (6.634 - -54.156) <措施
常数 -10.153 0.000 <措施

一个国家死亡信息系统。

行为意图的逻辑回归使用预测因子。

预测 β 优势比(95% CI) P价值
感知有用性:使用SINADEF一个降低死亡证明出错的风险 2.142 8.515 (2.242 - -32.331) .002
易于使用:我认为SINADEF易于使用 2.314 10.116 (2.443 - -41.883) 措施
外部变量:填写死亡证明的培训 2.119 8.324 (1.615 - -42.895) . 01
常数 -10.313 0.000 <措施

一个国家死亡信息系统。

SINADEF行为意图的总结,在逻辑回归模型中使用预测因子。OR:优势比;国家死亡信息系统。

讨论 主要结果

虽然信息和通信技术项目的实施似乎会取得成功,但情况并非总是如此。考虑到项目从酝酿到实施的管理(范围、成本和截止日期),项目是可以成功的[ 25].然而,就卫生领域的信通技术项目而言,它们的最终采用也将取决于卫生人员的信念,在这种信念中,可以确定使用这些项目的真正障碍和促进因素[ 16].SINADEF为提高覆盖率作出了贡献[ 6]以及死亡原因信息的质量[ 5].然而,直到2017年底,其使用率仅为50%;因此,有必要对系统使用意图进行评估。

大多数接受采访的医生都认为自己愿意接受改变。他们相信SINADEF可以让他们快速查阅死者的数据,或者他们可以采用创新的方法(95%或更多)。但是,对于“如果不使用SINADEF,就应该予以制裁”(68%)或“如果使用SINADEF有问题,很容易得到技术帮助”(64%),半数以上的人表示不同意。双变量分析显示,通过相信SINADEF易于使用来衡量的感知易用性与使用行为意图显著相关( P<措施)。感知易用性是根据4个命题来衡量的:系统易于使用,易于获得密码,易于获得技术支持,易于恢复密码。只有认为该系统易于使用的观点获得了89.3%的赞同度,而其他建议的赞同度不到60%。此外,在双变量分析中,只有系统易于使用的感知与使用行为意图相关;因此,预测使用行为意图也是最终逻辑回归模型的一部分。相应地,知觉有用性是用以下三种想法中的任何一种来衡量的——SINADEF避免了伪造死亡证明,在创建死亡证明时用SINADEF犯的错误更少,或者用SINADEF更快地生成死亡证明——它被发现与使用( P<措施)。此外,大部分或所有图像、工作相关性、输出质量和结果可证明性建议与使用行为意图显著相关( P< . 05)。

在多变量分析中,在测量感知有用性的3个命题中,“使用SINADEF降低死亡证明错误风险”的预测能力最高(88.2%)。主观规范衡量为“我必须使用SINADEF,因为每个人都已经使用它来证明死亡”(OR 2.4, 95% CI 1.0-5.8; P=.048),图像测量为“我对技术感到舒适”(OR 5.4, 95% CI 1.9-10.2; P=.002),工作相关性衡量为“使用SINADEF将有助于卫生组织的主管或经理做出决策”(or 4.5, 95% CI 2.0-5.9; P<.001),感知易用性测量为“我相信SINADEF易于使用”(OR 19, 95% CI 6.6-54.2; P<.001)与感知有用性显著相关。在最后的模型中,我们发现感知有用性之间的显著关联,测量为“使用SINADEF降低死亡证明中的错误风险”(OR 8.5, 95% CI 2.2-32.3; P=.002),感知易用性测量为“我认为SINADEF易于使用”(OR 10.1, 95% CI 2.4-41.9; P=.001),以及填写死亡证明的培训(OR 8.3, 95% CI 1.9-42-9; P=.01),行为意图使用。最终模型对病例的正确分类率为95.6%。

本研究的局限性

本研究的一个局限性是参与医生的选择。该样本由医生组成,他们对发送到SINADEF注册的电子邮件的邀请做出了回应,回复率不到2%。这是因为大多数医生没有阅读这些邮件,因为他们有工作机构分配的电子邮件帐户,他们通常不使用这个帐户,或者因为这些邮件进入了“垃圾邮件”文件夹。对于参与者而言,他们有可能产生了社会可取性偏差。尽管如此,我们认为该样本在国内大学毕业程度、专业、性别和年龄方面具有代表性。此外,样本量足够进行所提出的统计模型。另一个需要考虑的方面是,调查的很大一部分是在2020年完成的,这是秘鲁COVID-19大流行的第一年,SINADEF在监测秘鲁的死亡率方面发挥了重要作用,这一因素可能影响了医生对使用意向的有利意见,本研究没有衡量。还有一种可能是,与会者接受或拒绝的建议并不代表可能与秘鲁死亡医学证明程序有关的所有因素。还应考虑到,与所有观察性研究一样,不应推断感知有用性和感知易用性与具有使用行为意图的训练之间存在因果关系,而只是两者之间存在关联。这项研究也没有评估该技术的性能或真实和客观的有效性,而只是评估用户对其有用性的信念,这些信念将激励其未来的使用和最终的采用。

与之前工作的比较

有必要将死亡原因信息系统制度化,以加强提高死亡原因信息覆盖面和质量的进程。使用纸质表格,从其供应的物流到确保将其输入数据库的程序,都可能成为改进死亡证明的障碍[ 6].这种情况在COVID-19大流行期间得到了验证,观察发现使用纸质表格证明死亡降低了数据进入死亡率数据库的概率[ 9].此外,考虑到秘鲁共有18个死亡率信息子系统,其中大部分使用纸质表格,没有一个信息完整[ 26],将SINADEF合并为主要信息系统将减少现有数据的碎片化。

SINADEF在COVID-19大流行期间对死亡率监测的有用性也凸显了促进其制度化的重要性。在COVID-19大流行期间,SINADEF被用于多项研究[ 10- 12 27作为记录秘鲁各种原因导致的超额死亡率的重要信息来源,并被认为是衡量COVID-19对人口的严重程度和影响的最可靠方法。在SINADEF的支持下,秘鲁2020年的超额死亡率为每10万居民371.9人[ 28],总的来说,所有的研究人员都同意强调加强秘鲁死亡率档案系统的重要性。

我们还没有确定TAM应用于评估可接受性的研究,特别是在死亡率信息系统中,但有一些出版物研究了包括电子医疗记录或电子健康记录在内的卫生信息系统的技术可接受性。与其他研究一样,我们发现感知有用性和感知易用性是使用SINADEF意图的有力预测因素。这些发现与以前系统综述中合成的大多数研究一致。加农等人[ 29]对影响卫生领域采用信通技术的因素进行了系统审查,发现采用信通技术最常见的直接决定因素是有用性和易用性。后来,拉希米等人[ 21]审查了134份关于TAM使用的出版物,以找出卫生信息系统用户的看法作为技术使用的预测因素。虽然所使用的参考框架或分析结果的方法可能不同,但所回顾的大多数研究都一致认为,感知有用性和感知易用性是使用技术意图的重要预测因素。

在我们的研究中,使用行为意图的直接预测因素是感知有用性、感知易用性和填写死亡证明的培训,感知有用性的预测因素是主观规范、形象和工作相关性。当回顾使用行为意图的预测变量时,在研究的案例中,观察到相当大的异质性。一些研究发现TAM中只有一个主要变量,如感知有用性或感知易用性,与使用意图相关[ 30. 31],其他研究报告了与使用行为意图直接相关的主观规范或工作相关性,而不受感知有用性的中介作用[ 30.- 32].也有一些研究描述了感知易用性的预测因素,如工作相关性、管理支持、培训或计算自我效能[ 33 34],还有一些人发现年龄、性别或临床专业是感知有用性和感知易用性的预测因素[ 31].这种可变性支持将每项研究的结果背景化的想法,不仅参考所使用的技术类型,而且参考技术将在其中工作的组织文化。

在我们的研究中,主观规范(“我使用SINADEF是因为每个人都已经在使用它”)、形象(“我对技术感到舒服”)和工作相关性(“SINADEF帮助管理者做出决策”)是感知有用性的预测因素。这在一定程度上与报告同伴影响的研究一致[ 35]或计算自我效能感作为感知有用性预测因子[ 32 34].通过系统有助于减少错误的想法来衡量的感知有用性是一个绩效指标。就此而言,一项研究[ 36]的研究发现,绩效的改善与卫生专业人员使用电子病历系统的意愿有关。

在我们的感知易用性研究中,以最简单和最直接的方式衡量,“SINADEF易于使用”是医生使用SINADEF意图的一个强大而重要的决定因素,并影响了他们的感知有用性。然而,医生们不同意“很容易获得用户名和密码”或“很容易获得技术支持”这样的感知易用性命题,事实上,这些与使用意图没有显著相关。在这方面,Boonstra和Broekhuis [ 37]的报告指出,缺乏技术支援,无法解决系统运作过程中出现的问题,是电子病历采用的一大障碍。

填写死亡证明方面的培训对使用死亡证明的行为意向有显著的直接影响。在这方面,SINADEF的实施伴随着确定死因能力和计算机应用技术管理方面的培训过程。人们认识到,为提高医生关于正确填写死亡证明的知识而进行的培训将提高死亡率统计数据的可用性。这项研究表明,这种活动是秘鲁使用SINADEF的直接预测因素[ 38].这与认识到缺乏技术知识和管理信通技术的技能不足是采用技术的障碍,成为阻碍采用技术的阻力来源是一致的[ 37].

结论

根据我们的研究,使用SINADEF的意图似乎与认为它是一个易于使用的系统有关,它被广泛接受,它提高了使用它的医生的表现,并且它有助于管理卫生服务。此外,在填写死亡证明方面的培训对使用该系统的意图起着重要作用。例如,它还向信息和通信技术决策者通报改进的机会,以解决可能限制系统可持续性的可能障碍,例如技术支持方面的缺陷和及时解决新出现的问题方面的缺陷。本研究基于医生对使用SINADEF意图的意见提供了重要的知识,这将有效地促进SINADEF在该国的制度化。

缩写 信息通信技术

信息和通信技术

优势比

SINADEF

全国死亡信息系统

TAM

技术接受模型

我们感谢Vital Strategies和彭博社“健康数据”倡议提供机会探讨这一主题。我们感谢圣马科斯大学的教授作为审稿人参与了手稿草稿。我们感谢Carolina Tarqui、Javier Silva和Diana Kumar的贡献和评论。

没有宣布。

AbouZahr C 德·萨维尼 D 米凯尔森 l Setel P Lozano R 尼克尔斯 E Notzon F 洛佩兹 广告 民事登记和人口动态统计:统计和问责制数据革命的进展 《柳叶刀》 2015 10 386 10001 1373 1385 10.1016 / s0140 - 6736 (15) 60173 - 8 Sibai Abla 发展中国家的死亡率证明和死因报告 牛世界卫生机构 2004 02 82 2 83 15042227 s0042 - 96862004000200002 PMC2585897 源泉> C 脂肪 D 井上 C 洛佩兹 一个 统计死亡人数及其死因:全球死因数据状况评估 牛世界卫生机构 2005 03 83 3. 171 7 15798840 s0042 - 96862005000300009 PMC2624200 索托Cáceres卡巴尼拉斯 R 费尔南德斯-莫戈隆 莱托 丹尼尔 V 《Chiclayo医院证书手册》defunción Chiclayo医院手册,Perú, 2016 Rev.exp.med 2019 07 31 5 2 76 10.37065 / rem.v5i2.344 杨爱瑾 J Rampatige R 理查兹 N 阿黛尔 T Cortez-Escalante J Vargas-Herrera J 通过死亡证明拯救生命:评估两项干预措施对改善Perú中的死亡原因数据的影响 BMC公共卫生 2018 12 03 18 1 1329 10.1186 / s12889 - 018 - 6264 - 1 30509233 10.1186 / s12889 - 018 - 6264 - 1 PMC6276144 Vargas-Herrera J 鲁伊斯 卡里姆帕尔多 Nunez 格拉迪斯这样 Ohno 珍妮特杨爱瑾 Perez-Lu 何塞·恩里克 Huarcaya W 克拉珀姆 便雅悯 Cortez-Escalante 胡安 [加强国家死亡登记信息系统的初步结果] 秘鲁Rev Med Exp Salud Publica 2018 35 3. 505 514 10.17843 / rpmesp.2018.353.3913 30517488 s1726 - 46342018000300505 Naghavi 麦克拉 年代 工头 K O ' brien Janaki Pourmalek F Lozano R 提高国家死因数据公共卫生效用的算法 大众健康计量 2010 05 10 8 9 10.1186 / 1478-7954-8-9 20459720 1478-7954-8-9 PMC2873308 Resolución部长级N°280-2016-RM 卫生部 2016 04 25 2019-10-28 https://www.gob.pe/es/l/862704 Silva-Valencia J 阿黛尔 T 哈特 J 面向社会 G 巴尔加斯Herrera J 2019冠状病毒病如何影响洛雷托的民事登记和生命统计系统(Perú) ?证据使用过程映射和定性分析 BMJ开放 2021 11 19 11 11 e055024 10.1136 / bmjopen - 2021 - 055024 34799366 bmjopen - 2021 - 055024 PMC8609502 Villarreyes E 月神 一个 索利亚诺 一个 利用ARIMA时间序列和互联网建模,估计2020年3月和4月利马和秘鲁因COVID-19死亡的人数 研究方 2022-04-08 预印本于2020年9月1日在线发布。 https://www.researchsquare.com/article/rs-62317/v1 Yanez J 年代 Inga-Berrospi F Mejia C 秘鲁COVID-19死亡的人口和地理风险因素。全国分析 SSRN杂志 2020 07 23 1 29 10.2139 / ssrn.3648543 Hernandez-Vasquez Akram Azanedo 迭戈 秘鲁的COVID-19:需要注意大流行导致的大量警察死亡 公共卫生(牛津) 2020 08 18 42 3. 640 641 10.1093 / pubmed / fdaa079 32529227 5856133 PMC7313778 Ramirez-Soto Ortega-Caceres G 秘鲁超全因死亡率和COVID-19死亡率分析:观察性研究 《热带医学与传染病 2022 03 05 44 10.3390 / tropicalmed7030044 Monteagudo J 萨拉诺 l 埃尔南德斯 SC 远程医疗科学还是小说? 一个Sist Sanit Navar 2005 28 3. 309 戴维斯 FD 感知有用性、感知易用性和信息技术的用户接受度 MIS的季度 1989 09 13 3. 319 10.2307/249008 霍尔顿 R 卡什 B 技术接受模型:它在医疗保健领域的过去和未来 J生物医学信息 2010 03 43 1 159 72 10.1016 / j.jbi.2009.07.002 19615467 s1532 - 0464 (09) 00096 - 3 PMC2814963 Chismar W Wiley-Patton 年代 儿科互联网技术接受模型的测试 Proc AMIA Symp 2002 155 9 PMC2244480 D020002399 PMC2244480 Duyck P Pynoo B Devolder P 沃特 T Adang l Vercruysse J 图片存档与通信系统的用户验收 方法 2018 01 18 47 02 149 156 10.3414 / me0477 Asua J Orruno Estibalitz Reviriego E 盖格农 医疗保健专业人员接受初级保健中慢性护理患者的远程监护 BMC Med通知Decis Mak 2012 11 30. 12 139 10.1186 / 1472-6947-12-139 23194420 1472-6947-12-139 PMC3520721 C J K 探讨影响移动社交应用持续使用的因素:满意度、习惯和客户价值视角 远程信息处理与信息学 2016 05 33 2 342 355 10.1016 / j.tele.2015.08.014 拉希米 B Nadri H Lotfnezhad Afshar 哈迪 Timpka T 卫生信息学中的技术接受模型系统综述 应用临床通知 2018 07 9 3. 604 634 10.1055 / s - 0038 - 1668091 30112741 PMC6094026 Yamakawa P 格雷罗州 C 里斯 G 影响秘鲁使用移动银行服务的因素 雷维斯塔大学 2013 07 15 25 131 马纳尔 V 戴维斯 F 技术接受模型的理论扩展:四项纵向实地研究 管理科学 2000 02 46 2 186 204 10.1287 / mnsc.46.2.186.11926 加利西亚阿拉 Balderrama Trapaga 晶澳 Edel纳瓦罗 R 专家判断内容有效性:虚拟工具提案 美联社 2017 10 1 9 2 42 53 10.32870 / ap.v9n2.993 Varajao J Magalhaes l Freitas l 里贝罗 P 拉莫斯 J 在IT项目中实施成功管理 计算机科学 2018 138 891 898 10.1016 / j.procs.2018.10.116 Cobos 医学博士 桑特 足球俱乐部 杨爱瑾 J Vargas-Herrera J Botchway E 木制 年代 德克 G 绘制死亡率数据的来源和竖井:秘鲁和加纳的案例研究 彭博慈善基金会健康数据倡议,民事登记和生命统计改进,墨尔本大学 2019 05 2020-06-15 https://crvsgateway.info/file/11077/3229 Sempe 卢卡斯 Lloyd-Sherlock 彼得 马丁内斯 拉蒙 易卜拉欣博士 沙阿 麦基 马丁 Acosta 恩里克 按人口动态统计不完全国家的特定年龄死亡率模式估算全因超额死亡率:在COVID-19大流行第一波期间对秘鲁病例的基于人口的研究 Lancet Reg Health Am 2021 10 2 10.1016 / j.lana.2021.100039 34693394 s2667 - 193 x (21) 00031 - 4 PMC8507430 Ramirez-Soto Ortega-Caceres G 秘鲁超全因死亡率和COVID-19死亡率分析:观察性研究 热带医学感染疾病 2022 03 05 44 10.3390 / tropicalmed7030044 盖格农 Desmartis Labrecque J Pagliari C Pluye P 弗里蒙特 皮埃尔 盖格农 乔安娜 加拿大 纳丁 Legare 法国 系统回顾影响医疗保健专业人员采用信息和通信技术的因素 J医学系统 2012 03 36 1 241 77 10.1007 / s10916 - 010 - 9473 - 4 20703721 PMC4011799 Ketikidis P Dimitrovski T Lazuras l P 卫生专业人员对卫生信息技术的接受:修订的技术接受模型的应用 卫生信息学J 2012 06 18 2 124 34 10.1177 / 1460458211435425 22733680 18/2/124 H 杜塔 B H 性别和临床专业对医师使用电子病历意愿的不同影响 方法 2019 12 58 年代02 e58 e71 10.1055 / s - 0039 - 1695718 31499570 盖格农 甘杜尔 E 要这种 P Simonyan D Godin G Labrecque Ouimet 马修 卢梭 米歇尔 医生接受电子健康记录:测试一个综合理论模型 J生物医学信息 2014 04 48 17 27 10.1016 / j.jbi.2013.10.010 24184678 s1532 - 0464 (13) 00162 - 7 Abdekhoda Dehnad 一个 Zarei J 在医疗保健中应用电子病历的决定因素 东地中海卫生J 2019 03 19 25 1 24 33 10.26719 / emhj.18.007 30919922 Dunnebeil 塞巴斯蒂安。 Sunyaev 一个 Blohm Leimeister J Krcmar H 医生在门诊医疗中接受电子医疗技术的决定因素 国际医学杂志 2012 11 81 11 746 60 10.1016 / j.ijmedinf.2012.02.002 22397989 s1386 - 5056 (12) 00034 - 2 谢长廷 P 医生对电子病历交换的接受程度:具有制度信任和感知风险的分解TPB模型的延伸 国际医学杂志 2015 01 84 1 1 14 10.1016 / j.ijmedinf.2014.08.008 25242228 s1386 - 5056 (14) 00162 - 2 年代 K H 年代 应用统一技术接受与使用理论(UTAUT)对某三级医院医护人员采用移动电子病历(EMR)的影响因素进行分析 BMC Med通知Decis Mak 2016 01 30. 16 12 10.1186 / s12911 - 016 - 0249 - 8 26831123 10.1186 / s12911 - 016 - 0249 - 8 PMC4736616 Boonstra 一个 Broekhuis 从系统审查到分类和干预,医生接受电子病历的障碍 BMC运行状况服务决议 2010 08 06 10 231 10.1186 / 1472-6963-10-231 20691097 1472-6963-10-231 PMC2924334 Akhade 年代 破折号 年代 Akhade K 医师敏化培训知识评估与减少死因医学证明差错:一项质量改进干预研究 J教育健康促进 2022 11 19 10.4103 / jehp.jehp_502_21 35281401 JEHP-11-19 PMC8893102
Baidu
map